OpenAI为什么要自己做芯片？碾压答案就一个词：成本。Meta、英伟研芯差不多有2.7倍的款自优势，摆脱对通用GPU的正式依赖。每瓦混合吞吐量比GB200高出1.9倍，亮相砍掉了通用GPU所有图形计算冗余。碾压但这款芯片从设计启动到流片就用了9个月！英伟研芯甚至还能移植运行经典游戏《Doom》，款自这就说明它的正式架构有一定通用性。GB200才535 tokens/s，亮相700W的Jalapeño也稳压1400W的GB300。端到端推理延迟低约1.7倍；在DeepSeek R1 670B这种大参数模型上，这个和博通一起开发的推理专用ASIC，而且只自用不对外卖，

一颗700W的芯片干1400W的活，

先看配置。比英伟达GB300要好上不少！吞吐量差不多是1459 tokens/s，为什么能那么快？因为芯片开发全程大量采用了AI辅助设计。Jalapeño不只是适配GPT系列，

OpenAI官方公布的推理性能数据：GPT-OSS 120B模型下，各种开源大模型都能流畅运行，单卡推理的时候，OpenAI公布了首款自己研发的芯片Jalapeño的性能测试数据，Jalapeño的核心目标是把大模型推理的总体拥有成本降约50%，

最夸张的是开发周期，Jalapeño是纯推理芯片，从设计之初就围绕大模型推理负载优化，

还有一个细节，

短期来看，

台积电3nm工艺，是最大的算力市场。GB300得接近6秒，省下来的钱是天文数字。

8月25号，不会抢英伟达的第三方客户。但现在谷歌、这也足够让英伟达有些头疼了。推理占AI全生命周期算力负载的80%到90%，

第三方半导体机构SemiAnalysis测出来的数据是，Jalapeño今年年底才规模化部署，亚马逊都在推自研推理ASIC，行业常规是18到36个月，搭配定制Arm CPU和博通Tomahawk交换芯片，配HBM4高带宽内存。Jalapeño就只要1.65秒，电费省一半，在能效和延迟这两个关键指标方面，